Skip to main content

Paket Python untuk pengolahan koreksi bias model iklim global menggunakan deep learning CNN-BiLSTM dan CONVLSTM2D.

Project description

samudra-ai

Paket Python untuk melakukan pengolahan koreksi bias model iklim global menggunakan arsitektur deep learning CNN-BiLSTM dan CONVLSTM2D

SamudraAI 🌊

License: MIT PyPI version Python

Paket Python untuk koreksi bias model iklim menggunakan arsitektur deep learning CNN-BiLSTM.

SamudraAI memudahkan peneliti dan praktisi di bidang ilmu iklim untuk menerapkan metode koreksi bias yang canggih pada data GCM (General Circulation Model) menggunakan data observasi sebagai referensi.

Fitur Utama

  • 🧠 Arsitektur CNN-BiLSTM: Menggabungkan kemampuan ekstraksi fitur spasial dari CNN dilanjutkan dengan pemahaman sekuens temporal dari LSTM.
  • 🧠 Arsitektur CONVLSTM2D: Kemampuan ekstraksi fitur spasial dan temporal dari CNN dan LSTM yang jalan secara simultan.
  • 📂 Antarmuka Sederhana: API yang bersih dan mudah digunakan, terinspirasi oleh scikit-learn.
  • 🛠️ Pra-pemrosesan Terintegrasi: Fungsi bawaan untuk memuat, memotong, dan menormalisasi data iklim dalam format NetCDF.
  • 💾 Model Persistent: Kemampuan untuk menyimpan model yang telah dilatih dan memuatnya kembali untuk inferensi di kemudian hari.

Instalasi

Anda dapat menginstal SamudraAI langsung dari PyPI menggunakan pip:

pip install samudra-ai

Best Practice

  • ✅ Disarankan menggunakan TensorFlow GPU untuk performa optimal
  • ✅ Disarankan memiliki memory / RAM yang cukup untuk pengolahan data dengan resolusi tinggi dan luasan domain yang besar
  • ✅ Jalankan pelatihan secara penuh di lingkungan lokal
  • ⚠️ Hindari mencampur save/load model .keras antar environment yang berbeda
  • ⚠️ Menggunakan Docker tetap bisa berjalan, namun proses save and load (penggunaan no.5) tidak bisa diproses karena perbedaan env
  • 💡 Format .nc hasil koreksi bisa langsung digunakan untuk plotting dan analisis

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah MIT License. Lihat file LICENSE untuk detailnya.

Project details


Release history Release notifications | RSS feed

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

samudra_ai-1.2.4.tar.gz (14.8 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

samudra_ai-1.2.4-py3-none-any.whl (16.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file samudra_ai-1.2.4.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: samudra_ai-1.2.4.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 14.8 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.10.12

File hashes

Hashes for samudra_ai-1.2.4.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 924f45216de5aeb2f9b07b2d6f8dd322e7dbbeef5ce13b52d685ab13e7dfa056
MD5 2f2d01c817905301bfd673461e6163dc
BLAKE2b-256 67a70af58c2826dc4697b65adeef7bfff2d716f2d5b47f65ea24371b688cd119

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file samudra_ai-1.2.4-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: samudra_ai-1.2.4-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 16.1 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.10.12

File hashes

Hashes for samudra_ai-1.2.4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 e68fbbc1bf52893feacda3f1a1fbbd938dc9d8b173b153b3dad1b9fa73e6a99e
MD5 978accc3f7d212790c98e58296b88fcc
BLAKE2b-256 20c6af2eaab31ea486c40f4e01f6af07ca805072488abe4862d454aff66dbac0

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page